公开(公告)号：CN111126127A

公开(公告)日：2020-05-08

申请号：CN201911011495.7

申请日：2019-10-23

Applicant: 武汉大学

Inventor： 乐鹏 ,  张晨晓 ,  姜良存 ,  张明达 ,  梁哲恒 ,  章小明 ,  刘小芬 ,  徐昀鹏 ,  姜福泉 ,  马焱

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/32 ,  G06K9/34 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种多级空间上下文特征指导的高分辨率遥感影像分类方法。该方法将对象的纹理特征，几何特征和空间上下文特征作为深度学习框架的高维特征，放入到全连接分类器中进行分类训练，得到一个面向对象的多特征融合分类器，最后，使用条件随机场对对象级别的分类结果进行像素级别的空间上下文指导分类，进一步提升了分类的精度。本发明提出的多级空间上下文指导的高分辨率遥感影像分类方法，在对象分类中融入了对象的多个特征能够实现超越一般对象分类的深度学习方法，此外，还引入了像素级空间上下文指导的条件随机场方法，实现了高精度的高分辨率遥感影像分类。

公开(公告)号：CN111126127B

公开(公告)日：2022-02-01

申请号：CN201911011495.7

申请日：2019-10-23

Applicant: 武汉大学

Inventor： 乐鹏 ,  张晨晓 ,  姜良存 ,  张明达 ,  梁哲恒 ,  章小明 ,  刘小芬 ,  徐昀鹏 ,  姜福泉 ,  马焱

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/25 ,  G06V10/26 ,  G06V10/80 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种多级空间上下文特征指导的高分辨率遥感影像分类方法。该方法将对象的纹理特征，几何特征和空间上下文特征作为深度学习框架的高维特征，放入到全连接分类器中进行分类训练，得到一个面向对象的多特征融合分类器，最后，使用条件随机场对对象级别的分类结果进行像素级别的空间上下文指导分类，进一步提升了分类的精度。本发明提出的多级空间上下文指导的高分辨率遥感影像分类方法，在对象分类中融入了对象的多个特征能够实现超越一般对象分类的深度学习方法，此外，还引入了像素级空间上下文指导的条件随机场方法，实现了高精度的高分辨率遥感影像分类。